數字信號處理實驗 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙知勁 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 實驗
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 算法
• 工程教育
• 高等教育
• 本科教學

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308052429

商品編碼：29709660449

包裝：平裝

齣版時間：2007-03-01

基本信息

書名:數字信號處理實驗

：18.00元

售價：12.2元,便宜5.8元,摺扣67

作者:趙知勁

齣版社：浙江大學齣版社

齣版日期：2007-03-01

ISBN：9787308052429

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版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

本書在簡單介紹MATLAB語言及數字信號處理工具箱中的相應函數、CCS軟件平颱使用及
TMS320C54x DSP芯片的基礎上，共安排瞭18個實驗。基於MATLAB的實驗內容涵蓋瞭離散時間係統的時域特性分析、離散係統頻率響應和零極點分布、驗證取樣定理、綫性捲積與圓周捲積的計算、應用FFT實現信號頻譜分析、利用FFT實現快速捲積、用雙綫性變換法設計IIR數字濾波器、用窗口法設計FIR數字濾波器、用頻率采樣法設計FIR數字濾波器、IIR和FIR數字濾波器過濾信號的實現及比較、自適應數字陷波濾波器設計、應用綫性預測參數法的語音閤成。基於CCS的實驗內容涵蓋瞭數字振蕩器設計、DTMF信號産生與檢測、FIR數字濾波器的C54x實現、IIR數字濾波器的C54x實現、FFT的C54x實現、單邊帶調製係統的C54x實現等。每個實驗都附有相應的舉例程序。
本書可作為電子信息類專業的實驗指導書，鑒於數字技術的應用日益廣泛，個彆部分稍作調整或補充，就能為更多專業所使用。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《數字信號處理實驗》圖書簡介 本書旨在為讀者提供一套係統、詳實且極具實踐性的數字信號處理（DSP）實驗指導，幫助其深入理解DSP的核心理論，掌握實際操作技能，並能獨立解決工程問題。本書內容嚴謹，覆蓋瞭DSP領域的主要實驗模塊，從基礎概念的驗證到復雜算法的應用，層層遞進，力求讓讀者在動手實踐中構建紮實的DSP知識體係。 核心目標與價值： 在當今科技飛速發展的時代，數字信號處理技術已滲透到通信、音頻、圖像、醫療、工業控製等各個領域，成為現代電子工程、計算機科學以及相關交叉學科不可或缺的核心支撐。本書正是為瞭滿足這一時代需求而編寫，其核心價值體現在： 1. 理論與實踐的深度融閤： 許多DSP理論在概念上可能顯得抽象，而本書通過精心設計的實驗，將這些理論轉化為可觸碰、可驗證的實際操作。讀者將親身經曆從理論推導到代碼實現，再到數據分析的全過程，從而深刻理解理論的物理意義和工程應用。 2. 強大的動手能力培養： 本書超越瞭純粹的理論講解，將重點放在“做中學”。每一個實驗都鼓勵讀者動手搭建平颱、編寫代碼、調試程序、分析結果。這種沉浸式的學習體驗，能夠極大地提升讀者的工程實踐能力和問題解決能力，為未來從事DSP相關研發工作奠定堅實基礎。 3. 係統性的知識體係構建： 本書的實驗內容並非零散的技巧堆砌，而是遵循DSP學科的發展脈絡，由淺入深地組織。從最基礎的信號采樣、量化、編碼，到傅裏葉變換、濾波器設計，再到更復雜的自適應濾波、譜估計等，構成瞭一個完整的DSP知識體係。讀者可以通過完成一係列實驗，逐步建立起對DSP全局的清晰認識。 4. 前沿技術的探索與應用： 隨著DSP技術的發展，新的算法和應用層齣不窮。本書在基礎實驗之外，也適當引入瞭與當前研究熱點相關的實驗內容，例如基於MATLAB/Simulink或Python的信號處理原型設計，以及某些特定應用場景下的DSP實現。這有助於讀者瞭解DSP技術的最新發展趨勢，激發創新思維。 5. 適應性與通用性： 本書設計的實驗平颱和工具鏈具有較高的通用性，主要基於目前在工程界和學術界廣泛使用的軟件工具，如MATLAB/Simulink、Python（配閤NumPy, SciPy, Matplotlib等庫）或C/C++配閤特定DSP硬件平颱。讀者可以根據自身的學習環境和資源選擇閤適的工具進行實驗。 本書內容結構概覽： 本書共分為若乾章節，每個章節圍繞一個核心的DSP主題展開，並設計一係列相關的實驗。以下為各章節內容的大緻介紹： 第一部分：基礎信號處理與采樣理論 Chapter 1：緒論與實驗環境搭建 簡要介紹數字信號處理的重要性、發展曆程及主要應用領域。 指導讀者熟悉實驗所需的軟件開發環境，如MATLAB/Simulink的安裝與基礎操作，或Python數據科學棧的配置。 講解實驗的基本流程、報告撰寫規範以及安全注意事項。 實驗1.1： 信號的産生與可視化。學習生成各種基本信號（正弦波、方波、三角波、指數信號等），並使用繪圖工具進行直觀展示。 實驗1.2： 信號的疊加與運算。探索不同信號的疊加、乘法等運算，理解信號組閤的特性。 Chapter 2：離散時間信號與係統 深入理解離散時間信號的錶示、性質（奇偶性、周期性等）。 介紹綫性時不變（LTI）係統的基本概念、描述方式（差分方程、單位脈衝響應）。 實驗2.1： 離散時間信號的分析。分析給定離散信號的性質，學習對信號進行截斷、延時等操作。 實驗2.2： LTI係統的時域響應。通過輸入單位脈衝信號，觀察並分析LTI係統的單位脈衝響應（Impulse Response, IR）。 實驗2.3： LTI係統的零輸入與零狀態響應。通過不同的初始條件和輸入信號，研究係統的零輸入響應和零狀態響應，理解它們對係統輸齣的貢獻。 實驗2.4： 差分方程的實現與仿真。利用編程語言或Simulink實現給定的差分方程，仿真係統對不同輸入信號的響應。 Chapter 3：采樣、量化與編碼 詳細講解信號采樣的基本原理，包括采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理）及其重要性。 闡述采樣過程中的混疊現象（Aliasing）及其發生機理。 介紹量化過程（均勻量化、非均勻量化）以及量化誤差。 討論編碼（如PCM）的基本概念。 實驗3.1： 采樣定理的驗證。對不同頻率的模擬信號進行不同采樣率的采樣，觀察采樣頻率對信號重建的影響，直觀感受混疊現象。 實驗3.2： 混疊現象的分析與抑製。通過實驗驗證不同頻率分量在混疊後會“跳變”到哪個頻率，並探索使用抗混疊濾波器（如抗混疊ADC）來預防混疊。 實驗3.3： 量化誤差的仿真。對連續信號進行不同比特數的量化，分析量化誤差的大小和特性，理解比特數對信號保真度的影響。 實驗3.4： 簡單的PCM編碼與解碼仿真。模擬一個基礎的PCM編碼與解碼過程，理解數字信號的形成。 第二部分：頻域分析與變換 Chapter 4：傅裏葉級數與傅裏葉變換 迴顧傅裏葉級數（FS）理論，適用於周期信號。 深入講解傅裏葉變換（FT）理論，適用於非周期信號，揭示信號的頻率成分。 介紹傅裏葉變換的性質（綫性、時移、頻移、捲積等）。 實驗4.1： 周期信號的傅裏葉級數分析。對給定的周期信號（如方波、鋸齒波）計算其傅裏葉級數係數，並重構信號，觀察基波和各次諧波的作用。 實驗4.2： 傅裏葉變換的計算與可視化。利用DFT（離散傅裏葉變換）和FFT（快速傅裏葉變換）算法計算信號的頻譜，觀察信號的頻率構成。 實驗4.3： 傅裏葉變換性質的驗證。通過實驗驗證傅裏葉變換的時移、頻移、捲積等性質。例如，信號加窗後進行FT，觀察頻譜變化；計算兩個信號的捲積，並與它們FT乘積的FT進行對比。 Chapter 5：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 詳細介紹DFT的定義、計算方式及其局限性。 深入闡述FFT算法的原理、優勢以及常見的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）。 討論FFT算法在實際應用中的注意事項，如信號長度、窗函數等。 實驗5.1： FFT算法的實現與效率比較。自行實現簡單的FFT算法，並與內置函數進行性能比較，理解FFT的計算效率。 實驗5.2： 頻譜泄漏與窗函數。研究信號非整周期采樣引起的頻譜泄漏現象，並應用不同的窗函數（如Hamming, Hanning, Blackman）來抑製頻譜泄漏，比較其效果。 實驗5.3： FFT在信號分析中的應用。利用FFT分析實際采集到的信號（如語音、音頻），提取其主要頻率成分。 Chapter 6：Z變換與離散時間傅裏葉變換（DTFT） 介紹Z變換的定義、收斂域（ROC）及其性質。 講解DTFT與FT、DFT之間的關係。 實驗6.1： Z變換與ROC的分析。對給定的離散時間序列計算其Z變換，並繪製收斂域。 實驗6.2： DTFT的計算與可視化。利用DFT或FFT近似計算DTFT，觀察信號的頻譜特性。 第三部分：數字濾波器設計與實現 Chapter 7：數字濾波器基礎 介紹數字濾波器的概念、分類（IIR濾波器、FIR濾波器）。 闡述濾波器的基本功能：低通、高通、帶通、帶阻。 講解濾波器的性能指標：通帶、阻帶、過渡帶、衰減度、相位響應等。 實驗7.1： 簡單FIR濾波器實現。設計並實現一個移動平均濾波器，觀察其低通特性。 實驗7.2： 信號通過理想低通濾波器。模擬信號通過理想低通濾波器，觀察其對高頻分量的濾除作用。 Chapter 8：無限衝激響應（IIR）濾波器設計 介紹IIR濾波器的結構（直接形式、級聯形式、並聯形式）。 講解幾種經典的IIR濾波器設計方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev I/II）、橢圓（Elliptic）濾波器。 實驗8.1： 巴特沃斯低通濾波器設計與仿真。設計一個巴特沃斯低通濾波器，並用MATLAB/Simulink或Python進行仿真，分析其幅頻響應和相頻響應。 實驗8.2： 不同IIR濾波器的性能比較。設計相同技術指標下的巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器，通過實驗對比它們的幅頻響應、相頻響應以及對信號的處理效果，理解各自的優缺點。 實驗8.3： IIR濾波器在實際信號去噪中的應用。對帶有噪聲的信號應用設計好的IIR濾波器，觀察去噪效果。 Chapter 9：有限衝激響應（FIR）濾波器設計 介紹FIR濾波器的優勢（綫性相位、穩定性）。 講解FIR濾波器的結構。 介紹FIR濾波器設計方法，如窗函數法、頻率采樣法、最優（Parks-McClellan）算法。 實驗9.1： 窗函數法FIR濾波器設計。使用不同的窗函數（Hamming, Blackman）設計FIR低通濾波器，分析結果，比較窗函數對濾波器性能的影響。 實驗9.2： 綫性相位FIR濾波器設計。設計一個綫性相位FIR濾波器，並驗證其相頻響應為綫性。 實驗9.3： 最優FIR濾波器設計（Parks-McClellan）。使用Parks-McClellan算法設計FIR濾波器，並與窗函數法設計的結果進行比較，理解最優設計算法的優勢。 實驗9.4： FIR濾波器在信號濾波中的應用。利用設計的FIR濾波器處理特定信號，實現目標濾波功能。 第四部分：高級信號處理技術與應用 Chapter 10：自適應濾波 介紹自適應濾波器的基本原理：通過算法自動調整濾波器係數以適應輸入信號的變化。 講解常見的自適應濾波算法，如最小均方（LMS）算法及其變種（NLMS）。 實驗10.1： LMS算法的實現與仿真。實現LMS算法，並將其應用於信號去噪或信號均衡，觀察濾波器的收斂過程和最終效果。 實驗10.2： NLMS算法的應用。對比LMS和NLMS算法在不同信噪比下的性能錶現。 實驗10.3： 自適應濾波在迴聲消除中的應用。模擬迴聲環境，利用自適應濾波器實現迴聲消除功能。 Chapter 11：譜估計 介紹傳統的周期圖法（Periodogram）及其局限性。 講解改進的譜估計方法，如Welch方法、多窗譜估計（DPSS）。 介紹現代譜估計方法，如AR（自迴歸）、ARMA（自迴歸滑動平均）模型。 實驗11.1： 周期圖法與Welch方法的比較。對同一信號使用周期圖法和Welch方法進行譜估計，比較兩者的平滑性和分辨率。 實驗11.2： AR模型譜估計。利用AR模型擬閤信號，進行高分辨率的譜估計，並與周期圖法的結果進行對比。 實驗11.3： 譜估計在信號分析中的應用。例如，在通信信號識彆或振動分析中應用譜估計技術。 Chapter 12：多速率信號處理 介紹抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的概念。 講解多速率信號處理的意義及其在信號壓縮、通信係統等方麵的應用。 實驗12.1： 信號抽取與插值的實現。對信號進行抽取和插值操作，並分析其對信號頻譜的影響。 實驗12.2： 多速率濾波器組的設計與仿真。設計一個簡單的多速率濾波器組，實現信號的下變頻或上變頻。 Chapter 13：小波變換（可選，根據課程深度） 介紹小波變換的基本概念，與傅裏葉變換的比較。 講解連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。 實驗13.1： 小波變換在信號去噪中的應用。利用小波變換對信號進行分解和重構，實現有效的去噪。 實驗13.2： 小波變換在特徵提取中的應用。 實驗方法與工具： 本書設計的實驗將主要使用以下一種或多種工具： MATLAB/Simulink: 作為業界標準的科學計算軟件，MATLAB提供瞭豐富的DSP工具箱，Simulink則提供瞭圖形化建模和仿真環境，非常適閤進行DSP係統的設計和驗證。 Python: 憑藉其開源、易學、功能強大的特點，Python已成為數據科學和工程領域的熱門選擇。NumPy、SciPy、Matplotlib、Librosa等庫的組閤，能夠高效地完成DSP實驗。 C/C++與DSP硬件平颱: 對於希望深入瞭解底層實現和硬件優化的讀者，部分實驗內容可以引導使用C/C++語言在特定的DSP開發闆（如TI C2000係列、ARM Cortex-M係列微控製器）上進行實現。 本書的讀者對象： 本書適用於以下人群： 高等院校本科生和研究生： 學習電子工程、通信工程、計算機科學、自動化等專業的學生，作為DSP課程的實驗教材或參考書。 工程技術人員： 在通信、音頻、圖像處理、嵌入式係統、自動控製等領域工作的工程師，希望提升DSP理論和實踐能力。 科研人員： 從事DSP相關理論研究或應用開發的學者。 對數字信號處理感興趣的自學者： 希望通過係統性實驗來掌握DSP知識的個人。 緻讀者： 數字信號處理是一個既有深厚理論基礎又充滿工程活力的領域。本書的編寫宗旨是激勵讀者勤於思考、勇於實踐。在完成每個實驗時，請務必： 1. 理解實驗目的： 在動手前，仔細閱讀實驗目的和相關理論背景。 2. 動手操作： 親手編寫代碼、搭建模型、調試程序，避免僅依賴現成模闆。 3. 分析結果： 認真觀察實驗現象，分析數據，思考為何會齣現這樣的結果，並將結果與理論預期進行對比。 4. 總結歸納： 撰寫詳細的實驗報告，總結實驗中遇到的問題、解決方法以及學到的知識。 5. 拓展思考： 在完成基礎實驗後，嘗試進行一些變動和拓展，例如改變參數、嘗試不同的算法、解決更復雜的問題，從而深化理解。 通過本書提供的實驗平颱和指導，我們相信您將能夠構建起堅實的數字信號處理知識體係，掌握關鍵的工程技能，為在未來數字化浪潮中貢獻力量打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭相當長的時間試圖從這本書中找到一些關於現代通信係統設計中，如何優化濾波器組在多載波調製（如OFDM）中的性能的具體案例分析，但遺憾的是，這方麵的內容著墨不多。書中花費瞭大量篇幅討論瞭經典的FIR和IIR濾波器設計方法，這些內容雖然是基礎，但在當前工程實踐中，我們更關心的是如何利用快速傅裏葉變換（FFT）的特性來設計高效的頻域均衡器，或者如何處理實際信道中的非理想性對信號重建帶來的影響。我翻閱瞭關於譜分析和時頻錶示的章節，發現其側重點似乎更偏嚮於傳統的傅裏葉分析工具，對於小波變換在信號去噪和特徵提取中的應用探討不夠深入，缺乏與最新的軟件定義無綫電（SDR）平颱的結閤應用實例。坦白說，對於已經有一定基礎，想嚮工業前沿邁進的工程師來說，這本書的“新穎度”和“實用指嚮性”稍顯不足，更像是一本紮實的本科教材迴顧，而不是一本能指導解決復雜工程問題的參考寶典。

評分☆☆☆☆☆

從整體的學術視野來看，這本書的內容結構呈現齣一種明顯的“內傾化”趨勢。它似乎將所有的精力都集中在瞭對特定經典理論的細緻闡述上，而忽略瞭信號處理領域日益拓寬的應用邊界。比如，在麵嚮機器學習的信號處理，也就是如何設計閤適的特徵嚮量輸入到神經網絡中，或者如何利用深度學習模型來替代傳統上復雜的數字濾波器結構方麵，全書幾乎沒有提及。再比如，物聯網（IoT）設備中普遍存在的低功耗信號采集與處理的優化策略，書中也未見蹤影。這讓我感覺，這本書似乎停在瞭十年前的技術節點，對於現代“大數據+AI”驅動的信號處理範式缺乏必要的敏感度和前瞻性。購買這本書的讀者，多數是希望能夠掌握足以應對未來挑戰的工具箱，而這本書提供的工具箱，可能隻適用於維護舊有的係統，對於開拓新的領域幫助有限。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題設計，是讓我感到最睏惑的部分。它們似乎完全脫離瞭正文所構建的理論框架，呈現齣一種隨機和不成體係的狀態。有些習題極其基礎，可能隻需要簡單套用公式就能解決，完全無法檢驗讀者對概念的深層理解。而另一些習題，難度卻驟然攀升到瞭研究生的水平，所需的前置知識點在書中並未充分講解，使得這些題目形同虛設，成為瞭無法逾越的障礙。例如，有一道關於多相分解的習題，要求讀者自行推導齣特定的變換矩陣，但書中關於多相分解的介紹僅僅是一筆帶過。這種在理論講解和實踐檢驗之間製造的巨大鴻溝，極大地打擊瞭讀者的學習積極性。一個優秀的教材或實驗指導書，其習題應該是對前文知識點的螺鏇式鞏固和深化，而不是隨機拋齣的難題集閤，希望作者能在後續修訂中，對習題的難度麯綫進行一次徹底的梳理和重構。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶質量真的讓人捏瞭一把汗。我注意到好幾個關於Z變換和Z域分析的示意圖，綫條模糊不清，有些關鍵的極點和零點標記幾乎辨認不齣來，這在學習信號處理這種高度依賴圖形輔助理解的學科時，簡直是災難性的。特彆是涉及到二維信號處理的章節，那些矩陣和嚮量的錶示方法，字體顔色和背景的對比度太低，導緻長時間閱讀後眼睛非常疲勞。此外，書中提供的那些代碼示例，如果僅僅是簡單的MATLAB腳本還好，但當我嘗試對照書中的說明去復現一些更復雜的自適應濾波算法時，發現代碼的注釋極其匱乏，變量命名也毫無規範可言，這使得理解算法的每一步操作變得異常睏難，簡直就是在考驗讀者的逆嚮工程能力。對於一本聲稱麵嚮“實驗”的書籍來說，配套的實驗指導材料的質量，理應是其核心競爭力之一，而非一個可有可無的附庸。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺有意思的，封麵采用瞭一種略帶磨砂質感的深藍色，配上簡潔的白色和橙色字體，給人一種既專業又不失活潑的感覺。拿到手裏感覺分量十足，頁邊距處理得恰到好處，字體大小適中，閱讀起來比較舒服，看得齣來齣版社在印刷細節上是下功夫的。不過，我個人比較關注內容本身，這本手冊的章節劃分邏輯性似乎有待商榷。比如，某些基礎理論的鋪墊部分似乎過於冗長，而對於實際操作中經常遇到的疑難點，講解得又有些蜻蜓點水。尤其是涉及到一些高級算法的推導過程，原以為會提供詳盡的公式推導和幾何解釋，結果很多關鍵的數學步驟直接被“省略”瞭，這對於希望深入理解原理的讀者來說，無疑會造成閱讀上的卡頓。我期待看到的是那種能將復雜的數學概念，通過生動的圖示和直觀的類比完美結閤起來的講解方式，而不是純粹的公式堆砌，或者反過來，把所有細節都省略掉。希望後續的版本能在理論深度和工程實踐的銜接上找到一個更好的平衡點，讓讀者在構建自己知識體係時能更有方嚮感。